数据仓库在水质监测（lims）系统中的应用

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1、数据仓库在水质监测（LIMS）系统中的应用　　摘要：数据仓库较传统数据库对数据进行简单的处理有了明显的改善，为水质监测（LIMS）系统的分析者提供了直观易懂的数据结构图，为决策层做出决策提供有价值的信息。因此，将数据仓库和OLAP技术应用到水质监测（LIMS）系统的设计中是一个必然的发展趋势。　　关键词：数据仓库；数据结构图；OLAP　　中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2015）27-0003-02　　Abstract：Comparedtothetraditionaldatabase，the

2、DataWarehousehasbeengreatlyimprovedasforthesimpledataprocessing.ItcanoffertheLIMSanalystsvisualdatastructurediagramwhichiseasytobeunderstood，andthusbringvaluableinformationtothedecision-makers.Therefore，therewillbeanirreversibletrendfortheDataWarehouseandOLAPtechno

3、logytobeappliedintotheLIMSdesign.　　Keywords：DataWarehouse；datastructurediagram；OLAP　　1引言　　因水质监测（LIMS）系统收集的数据极其复杂，很多人进入“数据丰富，知识贫乏”6的尴尬境地[5]。如何能快速地从浩瀚的数据海洋中获取信息，已经成为人们研究的热点话题。为了迎合当前数据分析的需要，现今都是使用数据仓库技术建立相应平台的数据库，为进一步分析数据提供基础。　　2.数据仓库　　数据仓库是一个输送信息的渠道，它能处理来自水质监测系统不同部门的

4、数据库中的数据不一致性问题，将数据进行清洗、整理等，将“脏”数据转化为能够为决策者提供有价值的信息，为决策者提供了一种简单、易懂的直观图的数据分析环境。　　2.1数据仓库的特征　　数据仓库专家RalphKimball说“我们花了二十多年的时间将数据放入数据库，如今是该将它们拿出来的时候了[1]”，这句话概括性的说明了数据库与数据仓库两者之间内在的联系。数据仓库从当初的设想到现在的发展，已很好地实现了对多个异构的外部数据源进行数据提取、清理、变换、装入和刷新，其中数据清理和变换提高了数据的准确性和一致性，从而为后面的分析和决策

5、访问数据提供了便捷、易操作等特点[2]。　　数据仓库的结构是分层式的，而且其中的数据大部分与时间元素有关[4]，但又不是时刻更新的，而是经历一段时间后，数据仓库中的数据进行转换、综合和分析后印上时间的烙印，随着时间的流逝，经过分析、加工后的数据会逐渐的以时间阶梯的形式存储在数据仓库中。　　2.2OLTP与OLAP的区别　　目前数据处理分为联机事务处理OLTP（on-linetransactionprocessing）、联机分析处理OLAP（On-LineAnalytical6Processing）。OLTP主要应用在传统的关

6、系型数据库中，主要是对基本的、日常的事务进行处理，例如银行交易。OLAP主要应用在数据仓库体系中，主要是对复杂的事务进行分析操作，重点是决策支持与分析，提供直观易读的查询结果。　　3体系结构的类型　　3.1水质监测系统的OLAP体系结构　　从逻辑上讲，OLAP服务器为水质监测系统提供数据仓库的多维数据，不必关心数据怎么存放和存放在什么地方。然而，OLAP服务器的物理结构和实现必须考虑数据存放问题。该系统主要是用特殊的SQL服务器实现关系数据库中日益增长的OLAP处理的需要。关系存储图如图1所示：　　3.2水质监测系统的数据仓

7、库体系结构　　传统数据库系统可以高效率地完成数据的录入、查询、统计等功能，但由于水质监测的覆盖范围很广，将会上报大量的数据，以及数据库系统中分析方法的严重不足，使得它无法发现数据中隐藏的相互联系，也无法根据当前的数据去预测未来的发展趋势，形成了严重的资源浪费。　　从语义上而言，数据仓库是具有一致性的一种数据存储方式。它是围绕某些重要主题建立的；能将多个异构的数据源集成在一起；物理上能分别存放数据，根据需要进行装入和访问。通常情况下，数据仓库被看做是一种体系结构[5]，能支持查询、分析和决策。与传统数据库相比，提高了工作效率及

8、具备良好的扩展性。显然，按实现某个具体任务的需要，对数据仓库中的数据有针对性的进行抽取、进行重新组织和存储，建立了数据集市，从而解决了从不同监测点提取数据的难题。数据集市中的数据来自数据仓库，而不是新的数据。为此，建立一个水质监测（LIMS）系统数据仓库体系结构是很有必要的。6　　数据仓库